論文の概要: Train your classifier first: Cascade Neural Networks Training from upper layers to lower layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04697v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 08:19:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 14:54:19.720280
• Title: Train your classifier first: Cascade Neural Networks Training from upper layers to lower layers
• Title（参考訳）: 最初に分類器を訓練する: カスケードニューラルネットワーク 上層から下層へのトレーニング。
• Authors: Shucong Zhang, Cong-Thanh Do, Rama Doddipatla, Erfan Loweimi, Peter Bell and Steve Renals
• Abstract要約: 我々は,高品質な分類器を探索するアルゴリズムとして見ることのできる,新しいトップダウン学習手法を開発した。 本研究では,自動音声認識(ASR)タスクと言語モデリングタスクについて検討した。 提案手法は,Wall Street Journal 上でのリカレントニューラルネットワーク ASR モデル,Switchboard 上での自己注意型 ASR モデル,WikiText-2 上での AWD-LSTM 言語モデルなど,一貫して改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.47911829539919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although the lower layers of a deep neural network learn features which are transferable across datasets, these layers are not transferable within the same dataset. That is, in general, freezing the trained feature extractor (the lower layers) and retraining the classifier (the upper layers) on the same dataset leads to worse performance. In this paper, for the first time, we show that the frozen classifier is transferable within the same dataset. We develop a novel top-down training method which can be viewed as an algorithm for searching for high-quality classifiers. We tested this method on automatic speech recognition (ASR) tasks and language modelling tasks. The proposed method consistently improves recurrent neural network ASR models on Wall Street Journal, self-attention ASR models on Switchboard, and AWD-LSTM language models on WikiText-2.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの下位層はデータセット間で転送可能な機能を学ぶが、これらの層は同じデータセット内では転送できない。 すなわち、トレーニングされた特徴抽出器(下層)を凍結し、同じデータセット上の分類器(上層)を再トレーニングすることで、パフォーマンスが悪化する。 本稿では,凍った分類器が同じデータセット内で転送可能であることを初めて示す。 高品質の分類器を探索するアルゴリズムとして,新しいトップダウン学習法を開発した。 自動音声認識(ASR)タスクと言語モデリングタスクでこの手法をテストした。 提案手法は、Wall Street Journal の繰り返しニューラルネットワーク ASR モデル、Switchboard の自己アテンション ASR モデル、WikiText-2 の AWD-LSTM 言語モデルを一貫して改善する。

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